Es relevante para todas las empresas evaluar si deben implementar cambios para no quedarse atrás

Los LLM son enormes, con miles de millones de parámetros. En general, a mayor tamaño, mejores suelen ser, aunque también son más costosos de entrenar y utilizar debido a los requerimientos de hardware. Estos modelos han revolucionado el campo de la IA y el procesamiento del lenguaje natural, siendo capaces de generar textos similares a los humanos y realizar diversas tareas relacionadas con el lenguaje.

En el ámbito empresarial, los LLM tienen diversas aplicaciones. Entre ellas, la generación automática de contenidos es uno de los casos más interesantes, ya que pueden redactar artículos para blogs, publicidad, contratos legales, respuestas a correos electrónicos, descripciones de productos y más, ahorrando tiempo en la creación de recursos.

Otro uso común es la automatización de la atención al cliente, donde se integran LLM en chatbots para mejorar la experiencia del usuario.

Además, los LLM pueden emplearse en traducción de contenidos, generación de resúmenes de textos extensos, análisis de datos para entender tendencias y respaldar la toma de decisiones, y también pueden ayudar en brainstormings, generando nuevas ideas para resolver problemas o desarrollar campañas publicitarias y estrategias comerciales.

Algo que sí debemos tener en cuenta con los LLM en particular, es que por diferentes motivos pueden tener los que se llaman "alucinaciones", situaciones en las que estos modelos generan información que no es precisa, relevante o coherente con la realidad. Por ejemplo, si estamos redactando un contrato, el modelo puede llegar a inventar y hacer referencia a un número de ley que no existe en la legislación.

¿CÓMO FUNCIONA EL PROCESO DE LENGUAJE NATURAL DE LA IA?

El Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP por sus siglas en inglés) es una rama de la inteligencia artificial que se especializa en permitir que las máquinas comprendan y procesen el lenguaje de manera similar a como lo hacemos los seres humanos.

Estos modelos aprenden mostrándoles grandes volúmenes de texto, de esa forma se entrenan para comprender el lenguaje. En general, cuanta más información les proporcionamos mejor lo hacen. Es importante destacar que es una tarea difícil debido a la complejidad, las ambigüedades y lo desestructurado que es el lenguaje humano. No es solo entender las palabras, sino entender los conceptos y cómo se unen para crear significado.

Entre los retos a resolver en este campo se destaca el poder mantener el contexto y resolver ambigüedades, los humanos utilizamos implícitamente nuestro conocimiento general del mundo para entender el significado de las frases. Por ejemplo, estas dos frases quieren decir los mismo: "La cama no entró por la puerta porque era muy angosta" y "La cama no entró por la puerta porque era muy ancha", pero no podemos identificar qué es ancho y qué es angosto sin contexto (es decir, saber que cosas anchas no entran por lugares angostos).